基于多混沌映射的图像数据安全与可靠性研究

发布时间：2020-03-28 15:49

【摘要】：随着Android操作系统的市场占有率越来越高,移动设备面临着被病毒、特洛伊木马、广告软件、后门和间谍软件等控制的风险。为了保证移动设备上存储和传输的图像信息的私密性、安全性和可靠性,需要对图像信息进行加密处理。现有的图像加密算法针对PC平台实现的较多,对于Android平台的加密算法较少,本文结合混沌理论和密码技术,提出了适用于Android平台的多混沌映射的图像加密方案,满足了移动设备端对高安全性、高效率和高可靠性图像加密算法的需求,主要研究工作如下:1、为了解决移动平台上数字图像的安全性问题,提出了一种基于双混沌映射交叉扩散的彩色图像加密算法。该算法通过Logistic和ChebyShev交叉迭代生成初始密钥,接着判断图像像素点位置的奇偶性,分别使用ChebyShev和Logistic迭代产生的密钥进行像素点的加密,然后对加密前后像素点的RGB通道进行交叉异或实现扩散,最后组合得到密文图像。为了解决图像加密算法性能评价的复杂性问题,研发了图像加密算法安全性评测系统。该系统实现了对图像加密算法的直方图、像素相关性、密钥敏感性、密钥空间、NPCR、UACI、信息熵攻击、选择明文攻击和加解密时间等各类参数进行计算、综合分析、比较和图形化显示等功能,简化了操作流程,减少了数据统计的误差,降低了算法性能评价的复杂性。使用该系统对本章提出的算法进行了测试,实验结果表明,该算法具有密钥空间大、安全性高、相邻像素点间的相关性小和抗攻击能力强等优点,在确保安全性的前提下通过降低迭代次数,减少了加解密时间,提高了效率,适合于对实时性要求较高的Android手机和平板电脑等移动设备上的彩色图像加密。2、随着医疗信息化的快速发展和数字化影像设备的普及,为互联网+远程医疗、医疗人工智能的应用提供了大量的符合DICOM标准的医学图像。由于DICOM图像不仅包含了病人的影像信息,还包含了病人的姓名、年龄、地址、检查日期、医院信息等个人隐私,图像在存储和网络传输的过程中存在被非法的窃取、篡改等风险,容易引发道德和社会问题,因此需要进行加密处理。为了解决移动设备上医学图像的安全性问题,本文结合移动平台和DICOM图像的特点,采用Logistic映射、Chebyshev映射和改进的Cat映射,提出了一种多混沌映射的医学图像加密算法。该算法首先对医学图像进行解析,区分图像是彩色图像还是灰度图像;对于灰度图像利用改进的Cat映射根据最佳迭代次数进行置乱,然后利用双混沌交叉扩散算法实现扩散;对彩色图像使用双混沌映射交叉扩散的加密算法进行加密。最后,使用自行设计的医学图像加密算法安全性分析平台对本章提出的算法进行了测试。实验结果表明,该算法具有相邻像素相关性小、密钥空间大、密钥敏感性强、安全性高和加密时间短等特点,适合于对实时性要求较高的移动设备的医学图像加密。3、将基于多混沌映射的医学图像加密算法应用于移动设备,设计了一个互联网医学图像加密共享云平台。通过该平台,医患用户可以通过手机应用程序和Web端,实现对医学图像的在线实时浏览、共享和诊断等功能。对算法在Android手机上的运行效率进行了测试与分析,进一步验证了本文提出的算法在医学图像网络传输的过程中是安全、实时和可靠的。
【图文】：

基于混沌神经网络的图像加密2004年，丁群等人利用离散Hopfield神经网络生成的随机序列作为密钥对

基于多混沌映射的图像数据安全与可靠性研究

加、解密的过程
【学位授予单位】：南华大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP309.7;TP391.41;O415.5

【参考文献】